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基于多尺度几何分析的图像处理技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-17页
第一章 绪论第17-36页
   ·引言第17-18页
   ·小波分析理论第18-22页
     ·小波理论发展概况第18-20页
     ·小波理论的局限性第20-22页
   ·人类视觉系统分析第22-25页
   ·多尺度几何分析理论第25-32页
     ·多尺度几何分析方法概述第26-29页
     ·多尺度几何分析应用概述第29-32页
   ·论文主要工作及章节安排第32-34页
   ·论文主要创新成果第34-36页
第二章 多尺度几何分析理论研究第36-65页
   ·自适应多尺度几何分析第36-43页
     ·Wedgelet 变换第36-37页
     ·Brushlet 变换第37-39页
     ·Beamlet 变换第39-41页
     ·Bandelet 变换第41-43页
   ·非自适应多尺度几何分析第43-50页
     ·Ridgelet 变换第43-46页
     ·Curvelet 变换第46-50页
   ·Contourlet 理论第50-64页
     ·变换原理第50-52页
     ·Laplacian 塔式滤波器第52-55页
     ·方向滤波器组第55-62页
     ·连续域扩展第62-64页
   ·本章小节第64-65页
第三章 基于Contourlet 的SAR 图像相干斑抑制技术研究第65-89页
   ·引言第65-66页
   ·传统相干斑抑制算法第66-74页
     ·空域滤波算法第67-70页
     ·小波域滤波算法第70-74页
   ·SAR 图像相干斑噪声建模第74-76页
   ·基于Contourlet 变换的SAR 图像相干斑抑制算法第76-88页
     ·基本原理第76-77页
     ·算法流程与关键技术第77-83页
     ·实验结果与分析第83-88页
   ·本章小结第88-89页
第四章 基于Contourlet 的多源图像融合技术研究第89-120页
   ·引言第89-92页
   ·图像融合算法分类第92-94页
   ·典型图像融合算法第94-103页
     ·传统融合算法第94-97页
     ·多分辨融合算法第97-101页
     ·图像融合规则第101-103页
   ·基于Contourlet 区域特性的图像融合算法第103-119页
     ·基本原理第103-106页
     ·融合规则第106-111页
     ·实验结果与分析第111-119页
   ·本章小结第119-120页
第五章 基于NSCT 的图像超分辨重构技术研究第120-157页
   ·引言第120-121页
   ·传统超分辨重构算法第121-136页
     ·基于空间域插值的超分辨重构算法第122-126页
     ·基于自适应插值的超分辨重构算法第126-127页
     ·基于小波变换的超分辨重构算法第127-129页
     ·基于约束的超分辨重构算法第129-134页
     ·基于学习的超分辨重构算法第134-136页
   ·非采样Contourlet 变换第136-142页
     ·变换原理第137-139页
     ·滤波器组设计第139-142页
   ·基于NSCT 域样本学习的图像超分辨重构算法第142-155页
     ·基本原理第142-145页
     ·算法步骤第145-151页
     ·运动估计第151-152页
     ·实验结果与分析第152-155页
   ·本章小结第155-157页
第六章 图像快速运动估计技术研究第157-182页
   ·引言第157-159页
   ·快速运动估计基础第159-160页
   ·传统快速运动估计算法第160-167页
   ·运动矢量场与方向双重自适应搜索算法第167-180页
     ·运动矢量场特性第168-169页
     ·预判准则第169-171页
     ·搜索策略第171-176页
     ·算法描述第176-178页
     ·实验结果与分析第178-180页
   ·本章小结第180-182页
第七章 总结与展望第182-185页
   ·总结第182-183页
   ·研究展望第183-185页
致谢第185-186页
参考文献第186-197页
博士在读期间的研究成果第197-199页

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